自動運転車Waymoの事故率は人間のドライバーより低い

> 「5,000万マイル走行ベースで、Waymoは人間のドライバーより衝突事故がはるかに少ない」

• 2025年1月19日、米国サンフランシスコで初の致命的な完全自動運転車事故が発生
• 事故車両はWaymo所属で、停車中に後方から人間が運転する車両に高速で追突され、6台が絡む玉突き事故が発生
• 1人死亡、5人負傷、ペットの犬も死亡
• 2024年10月にも同様の事故が発生。Waymo車両は信号待ち中で、対向車がセンターラインを越えて衝突
• この2件の事故はWaymoの過失ではなく、人間のドライバーの過失によって発生したもの
• Waymo関連の事故の大半は、Waymo車両が交通ルールを厳格に守っている状況で、人間のドライバーの違反によって発生している

2024年7月～2025年2月までのWaymo事故記録

• この期間に38件の重大事故が発生（エアバッグ作動または負傷を含む）
• このうちWaymoの過失と判断される事故は最大4件、残る34件は他者の過失である可能性が高い
• 具体的な事故類型の分類:
  • 16件: 停止中のWaymo車両に他の車両が追突、または多重衝突が発生
    • 後方追突10件、側面接触3件、対向車線からの侵入3件
  • 8件: 走行中のWaymo車両が後方から追突される
  • 5件: 他の車両がWaymoの走行経路に侵入
    • 赤信号無視、スクーター、一時停止無視を含む
  • 3件: 乗客の降車中にドアが開いて発生した事故（自動車または自転車と衝突）
  • 2件: 実際の衝突がない、または明確でない事案
    • 車線変更時に他車が驚いて急操作、歩行者が車両に意図的に接近
• Waymo車両の明白な過失と見られる事故は1件:
  • ロサンゼルスでWaymo車両がプラスチック箱を押し出し、隣車線のスクーターが衝突して転倒
• 判断が曖昧な事故3件:
  • 他車が保護なし左折中にWaymo車両と衝突した事故

Waymo車両は人間より事故率が低い

• Waymoは人間の運転と比べた事故率を分析するため、PhoenixとSan Franciscoのデータを基準に比較
• 4,400万マイル走行ベース:
  • エアバッグ作動事故: 人間の運転での予測78件 vs. Waymo 13件 → 83%減少
  • 負傷事故: 人間の運転での予測190件 vs. Waymo 36件 → 81%減少
• 2024年9月と比べて事故率の減少幅がさらに大きくなった

保険請求基準で見たWaymoの安全性

• WaymoとSwiss Reの共同研究で実際の保険請求データを分析
• 2,500万マイル走行中に発生した身体被害の保険請求はわずか2件（いずれもまだ進行中）
  • 1件目: 警察の追跡を受けていた車両が歩行者と車両に連鎖衝突、Waymoは直接の衝突なし
  • 2件目: 自転車レーンに入ってきた車両がWaymoと衝突
• 2件ともWaymoの責任と判断される可能性は低い
• 仮に2件ともWaymoの過失と認定されたとしても、
  • 一般的な人間のドライバーで予想される成立済みの身体被害請求は26件 → 90%以上減少
• 財物被害請求も同様:
  • Waymoは9件発生、人間のドライバーは78件と予想 → 88%減少

[anyjava]

Hacker News の意見にある Tesla の情報は、マーク・ローバーの実験動画によるもののようですが、

ロボタクシーで使われている FSD ですらなく、旧型の Auto Pilot で実験して物議を醸している内容を持ってきた意見のようですね。

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 重大事故率はホッケースティック型のパターンを示す。おおよそ20%の運転者が80%の事故を引き起こしている。最悪の20%の運転者と比べれば、Waymoはすでにそれより優れている可能性が高い
  • 現時点では、技術面で成功しているWaymoが、収益性と採算性を備えたサービスを運営できるのかにより関心がある
  • 100人の運転者を対象にした研究データでは、0〜1回のヒヤリハットを経験した運転者数と、13〜50回以上のヒヤリハットを経験した運転者数がだいたい同じだった
  • ある運転者は2万マイルにも満たない走行距離で、56回のヒヤリハットと4回の実事故を経験した
• 自動運転車には当初懐疑的だったが、Waymoの慎重で思慮深いアプローチには感銘を受けた
  • 視覚的手がかり、LiDAR、安全運転手、ジオフェンシングを使っている
  • Teslaのロボタクシーは信用していない。視覚的手がかりしか使わず、壁を道路のように見せかけた場所へ突っ込む可能性がある
• 事故が成功の最良の指標なのか疑問
  • ほとんど事故を起こさない悪い運転者もいる。他人に割り込ませ、交通状況で混乱し、誤った判断を下す
  • Waymoはメディアの注目を集めるような混乱した挙動を見せることもある。たとえば、ロータリーを延々と回り続けることがある
• WaymoとTeslaの安全性に関する主張は常に信用していない。数値を操作する方法はいくらでもある
  • 自動運転ソフトウェアが異常を検知する60秒前に解除され、その後に衝突が起きた場合、それがソフトウェアの責任なのか人間のバックアップ運転者の責任なのかは不明確だ
  • WaymoがX百万マイルを「ライダー専用」で走行したと主張するとき、その大半がクルーズコントロールで簡単に走れる高速道路での走行なのではないかと疑問に思う
  • Waymoは3〜4都市でしか運用されておらず、選ばれた気象条件でしか運用されていない。これは大多数の人が日常的に直面する実際の走行条件を代表していない
  • NTSBはすべての生データの公開を義務付けるべきだ。私たちは独自に分析できるべきだ
• 自動運転の問題は、新しい環境で「高可用な経路データ」なしにどう一般化するのか、そして機械間での故障がどう相関するのかにある
  • 安全運転では失敗は相関せず、安全手順は一般化される
  • 自動運転が広く使われるようになった場合、いくつかの事象でより多くの人が死亡する条件が生じるのかどうかは分からない
• 天候が事故の主要因ではない都市でのデータしかない
  • トロント、シカゴ、ボストン、ニューヨーク市の運転者と比較したデータが必要だ。雪、みぞれ、路面凍結、濃霧の中では、人間のほうがAIより優れている
• Waymoは、同じ道路で人間の運転者なら78件のエアバッグ事故を起こすと推定している。一方でWaymoの無人車両は13件のエアバッグ事故しか起こしていない。これは人間の運転者に比べて83%のエアバッグ事故減少を示している
  • 昨年9月には84%の減少と推定していた。これは「実質的に変わっていない」と言える
• 自動運転車が「平均」より優れているというのは、基準として低すぎる
  • 平均的な運転者には、酒や薬物の影響下にある人、経験の浅い10代、高齢すぎて安全に運転できない人なども含まれる
  • 自動運転が広く採用されるには、少なくとも平均的で経験のある運転者より優れている必要がある
• 人間の運転者のように攻撃的に運転できるのか疑問
  • 罰金を受けずにできるだけ速く走る、混雑した車線ではなく空いている車線を使って最後の瞬間に合流する、信号に監視カメラがないときは赤信号を無視する、といった行動ができるのか
• Waymoの最新の安全性指標を要約した記事。WaymoのWebサイトには比較方法論に関するさらに詳しい情報がある